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2020年的数据中心的发展趋势:自动化,更便宜的内存

物联网催生城市地区的数据中心增长

最长的时间里,数据中心被放置在可再生能源(通常是水能)附近的偏僻地方,但是需求将迫使在主要都会区进行更多的扩展。物联网将是一个驱动力,但越来越多的数据中心提供商(如Equinix和DRT)将用作互连提供商。

网络加速器的兴起

大数据和各种口味的人工智能意味着海量数据,但并非所有数据都可以在一个地方找到。此外,目前需要CPU为网络流量控制器供电,从而使它们摆脱了处理数据的主要工作。

因此,您将看到越来越多的网络加速器(如Mellanox的ConnectX系列)进入市场,让CPU来完成数据处理工作,而加速器则可以比现在更快地处理大量数据。

NVMe在面料上的增长

非易失性存储器Express(NVMe)是一种存储接口,类似于串行高级技术附件(SATA)。SATA的缺点是它的遗产在硬盘中,因此无法充分利用SSD的速度和并行性。但是早期的企业固态硬盘存在一个问题:它们只能与安装它们的物理服务器通信。该服务器或服务器需要存储阵列,这意味着网络跃点,这意味着等待时间。

NVMe(NVMe-oF)是一项重要的进步。它使一台服务器中的SSD通过网络与网络上其他位置的另一台驱动器通信。这种直接通信对于改善企业计算和数字转换中的数据移动至关重要。

便宜的存储级内存

存储类内存是位于DRAM插槽中的内存,可以像DRAM一样工作,但也可以像SSD一样工作。它具有接近DRAM的速度,但也具有存储功能,有效地将其转变为SSD的缓存。

英特尔和美光科技正在共同开发SCM,但分手了。英特尔于5月份发布了其SCM产品Optane,而美光(Micron)于10月份与QuantX一起进入市场。韩国存储巨头SK海力士(SK Hynix)也正在开发与美光和英特尔使用的3D XPoint技术不同的SCM产品。

所有这些都应该使技术进步并有望降低价格。现在,一块512GB的Optane棒的价格高达8,000美元。诚然,Xeon的售价甚至更高,但是过一会儿,组装一台完整的服务器就变得非常昂贵。技术的进步和竞争应降低价格,这将使此类内存对企业更具吸引力。

品牌服务器上的AI自动化

所有服务器供应商都在其系统中添加了AI,但是Oracle确实在其自主性方面处于领先地位,从硬件到操作系统,应用程序和中间件堆栈。HPE,戴尔和联想也将继续取得自己的进步,但浪潮和超微等超大规模服务器供应商将落后于他们,因为它们只有硬件堆栈,并且在操作系统领域几​​乎没有做任何事情。它们还滞后于存储,这是三大服务器厂商所擅长的。

Oracle可能不是排名前五的服务器供应商,但是没有人可以忽略他们在自动化领域所做的事情。期望其他品牌供应商提供自己不断提高的自动化水平。

云迁移缓慢

还记得当每个人都希望完全关闭其数据中心并迁移到云时吗?这个想法非常重要。IDC最新的CloudPulse调查表明,明年有85%的企业计划将工作负载从公共环境转移到私有环境。Nutanix最近进行的一项调查发现,有73%的受访者表示他们正在将某些应用程序移出公共云,然后重新部署到本地。安全被认为是主要原因。

而且,由于对某些公司和某些数据的安全性是否会达到足够的怀疑水平,随着人们对自己放置在云中的内容以及保留在防火墙后的内容的选择越来越挑剔,对云的疯狂追赶可能会有所放缓。

数据扩展

根据IDC的说法,大多数数据不在应有的位置。公司数据中只有10%是“热”数据(可重复访问和使用的数据),而30%是“热”数据(半定期使用的),其余60%​​属于冷藏存储,很少有人访问过。

但是问题在于数据分散在各处,并且通常分布在错误的层中。许多存储公司都将重点放在重复数据删除上,而不是存储层上。一家名为Spectra Logic的初创公司正在针对这个问题,我怀疑它不会是最后一家做出这种努力的公司。如果真的起飞,我希望HPE和Dell也能为公司锁定号角。

IDC 预测,到2025年,全球总数据传输量将达到175 ZB,而我们已经达到32ZB数据,其中大部分没有用。曾经有一段时间,数据仓库决定对数据进行分类,处理和存储为有用的东西。现在,人们用来自社交媒体和物联网等越来越多来源的无尽数据来填充数据湖。

迟早需要付出一些努力。人们将看一看PB级的数据湖垃圾,并说足够了,并且开始变得对他们的存储更加挑剔。他们将质疑在硬盘和存储阵列上花费大量资金来存储大量未使用和无价值的数据背后的理由。钟摆将回到保持可用数据的数据仓库模型。它已经到了,否则人们将不知所措。

更多服务器混合处理器

十年前,服务器的定义是坐在办公桌下的单路Xeon塔还是在7英尺长的机柜中的四路机架式安装都无所谓,它们是由x86处理器定义的。但是现在,我们看到了更多使用板载GPU,Arm处理器,AI加速器和网络加速器的服务器设计。

这将需要对服务器设计进行一些更改。首先,随着大量切屑在封闭空间内更快,更热地运转,液体冷却将变得更加必要。其次,软件堆栈将需要更强大以处理所有这些芯片,这需要Microsoft和Linux发行版进行一些工作。

IT工作量将发生变化

不要以为自动化意味着您可以坐在iPhone上玩游戏。由于其不断发展的系统,IT专业人员将面临许多新的难题,包括:

  • 打击影子IT
  • 解决数字化转型
  • 制定AI策略以跟上竞争对手
  • 适当应对新AI策略带来的影响
  • 维护整个公司的安全治理
  • 处理不断增加的数据流入并弄清楚如何处理它
  • 在社交媒体上对客户和公司声誉的响应比以往更快

本文为作者 黄凯 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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